基于用户兴趣和推荐信任域的微博推荐

发布时间：2018-04-10 01:27

  本文选题：微博推荐　切入点：协同过滤　出处：《电信科学》2015年01期

【摘要】：向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径。为使推荐的微博更加符合用户的兴趣和品味,提出的微博推荐方法不仅考虑用户自身的特点,而且还考虑所在社区对微博的评价。在技术实现上,采用支持向量机进行文本分类,以便发现用户的兴趣偏好;通过多维Newman算法进行用户社区的发现,并将社区视为推荐信任域。最后采用改进的协同过滤算法综合用户兴趣偏好和推荐信任域进行微博推荐,以此提高微博推荐的质量。实验结果表明,提出的微博推荐方法是切实有效的。
[Abstract]:Weibo, who is interested in recommending to users, is an important way to improve the user experience.In order to make the recommended Weibo more in line with the interests and tastes of the users, the recommended method not only considers the characteristics of the users themselves, but also takes into account the community's evaluation of Weibo.In the technical implementation, support vector machine is used for text classification in order to discover user's interest preference, and multi-dimensional Newman algorithm is used to discover user community, and the community is regarded as recommendation trust domain.Finally, the improved collaborative filtering algorithm is used to combine user interest preference and recommendation trust domain to recommend Weibo, so as to improve the quality of Weibo recommendation.The experimental results show that the recommended method of Weibo is effective.
【作者单位】： 北京信息科技大学计算机学院;网络文化与数字传播北京市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61370139) 网络文化与数字传播北京市重点实验室基金资助项目(No.ICDD201309) 北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金资助项目(No.IDHT20130519)~~
【分类号】：TP393.092

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本文编号：1729066